itau-coding-challenge

Projeto referente a quinta e última etapa do processo seletivo do Bootcamp Itaú Dev Experts realizado em parceria com a Let's Code.

Requisitos

Os requisitos do projeto podem ser encontrados no arquivo REQUISITOS.md presente na pasta assets do projeto.

Tecnologias utilizadas

Como executar

Instalar

Para facilitar a execução do projeto foram criados containers para as ambas APIs (plataforma e autenticação) e também para o banco de dados Postgres. Dessa forma, podemos executar todo o fluxo somente com o Docker e o Docker Compose instalados no ambiente.

Docker (Utilizei a versão 20.10.1)
Docker Compose (Utilizei a versão 1.27.4)

Configurar

Clone o projeto e entre na pasta com os seguintes comandos:

    git clone git@github.com:guivahl/itau-coding-challenge.git && cd itau-coding-challenge/

IMPORTANTE: Para conexão com a API externa é necessário gerar uma API_KEY no site. Para isso, é necessário um simples cadastro com a utilização de um endereço de email válido. A criação da chave pode ser gerada nesse link.
- Após geração da chave, é necessário adicionar a chave em um arquivo chamado .env dentro da pasta apps/plataform. Essa ação pode ser realizada com o seguinte comando:
```
touch apps/plataform/.env

echo "MOVIE_API_KEY={INSIRA_KEY_AQUI}" >> apps/plataform/.env
```
Antes de executar o projeto a primeira vez é necessário realizar a construção da imagem Docker. Para isso, execute o seguinte comando:
```
make build
```

Executar

Após a criação da imagem, podemos instanciar os containers com o comando:

make up

Caso deseje executar os containers visualizando os logs de criação, execute:

make logs

Para parar a execução dos containers do sistema, execute:

make down

Rotas

Durante o projeto utilizei o Insomnia para realizar as requisições ao servidor pois considero o software enxuto e de fácil utilização. Criei uma documentação nele e recomendo o mesmo para testagem de aplicação.
Caso opte pelo Insomnia, é necessário definir algumas [variavéis de ambiente](https://docs.insomnia.rest/insomnia/ environment-variables) no programa.

No arquivo ROTAS.md há uma documentação de como configurar essas variáveis e também uma relação entre Funcionalidades x Rotas do sistema.
Para as rotas autenticadas, é necessário realizar uma requisição de Login válida e armazenar o token retornado pela API na variável AUTH_TOKEN.

Seeds

Para facilitar os testes em ambiente de desenvolvimento, foram criados arquivos de seeds para criação de usuários com todas roles possíveis no banco de dados. Caso tenha optado por rodar o projeto via Docker, as seeds são executadas automaticamente.

{
    email: ['vahl-leitor@gmail.com', 'vahl-basico@gmail.com','vahl-avancado@gmail.com','vahl-moderador@gmail.com']
    senha: 'senha123'
}

Arquitetura

Sistema

O sistema possui dois serviços principais: o da plataforma, que possui as principais regras de negócio, e o de autenticação, que realiza a validação de credenciais do usuário. Ambos utilizam o mesmo banco de dados. \

O serviço da plataforma realiza consultas a API The Open Movie Database para obter informações sobre os filmes e requisições ao serviço de autenticação para validar os acessos. \
O serviço de autenticação utiliza um banco de dados cache para armazenar tentativas inválidas de login.

Código

A arquitetura de código escolhida foi inspirada em conceitos de Arquitetura limpa. Utilizamos, em ambos serviços, camadas de abstração com diferentes responsabilidades.

Camadas:
- Server ⇒ Lida com as requisições recebidas pelo sistema
- Controllers & Routes ⇒ Responsáveis por receber e devolver os dados para cada endpoint
- Services ⇒ Regras de negócio, aciona repositórios do banco e consulta API externa
- Database Repositories ⇒ Realiza operações no banco de dados

Banco de dados

Pelas regras de negócio e requisitos definidos optei por utilizar um banco de dados relacional SQL. O banco de dados escolhido para esta aplicação foi o Postgres.
A fim de obter uma maior abstração na conexão e operações com a instância do banco, optei pela utilização de um ORM em ambos serviços. O ORM escolhido foi o Prisma.

O diagrama relacional foi construído especificamente para a aplicação e se encontra logo abaixo. Para maiores informações sobre as tabelas e respectivas colunas acesse o arquivo TABELAS.md.

Melhorias futuras

O projeto foi realizado ao longo do período de 10 dias. Devido ao tempo limitado, não consegui realizar todas as funcionalidades que desejava inicialmente. Segue em anexo o que faria em sequência, a fim de otimizar o projeto:

Adicionar testes, unitários e E2E.
Adicionar cache na utilização de chamadas externas para consulta de filmes.
Adicionar logger de requisições.
Adicionar comandos de build para ambiente de produção.
Comando de execução das API's no docker está realizando download de um pacote e executando as migrations sempre que é chamado. Tive alguns problemas de autorização com o prisma dentro do docker, foi a forma que encontrei para solucionar o problema com o tempo que tinha disponível.